癌症（总论）
癌症，即恶性肿瘤，是一类以细胞异常增殖、侵袭及转移为特征的疾病。其发病机制涉及原癌基因激活、抑癌基因失活及微环境改变，与遗传、环境、生活方式等多因素相关。临床表现因原发部位不同而异，常见症状包括局部肿块、疼痛、出血及全身性消耗。诊断依赖影像学、病理活检和分子分型，治疗手段涵盖手术切除、放射治疗、化学治疗、靶向治疗及免疫治疗等综合策略。随着精准医学发展，基于基因组学的个体化治疗和多学科协作成为临床重点，癌症已成为全球重大公共卫生挑战和生物医学研究核心领域。
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恶性肿瘤与医疗人员数据集
包含恶性肿瘤新病例、发病率、医疗人员薪资和人口数据的多表格数据集。
癌症DNA序列检测数据集
包含152种癌症的DNA序列数据集，用于癌症检测。
SynthRAD2023 Grand Challenge数据集
包含1080对脑部和盆腔CT、CBCT和MRI图像，用于放射治疗中合成CT生成的公开数据集。
MedNgage数据集
包含2100条癌症症状管理对话，标注社会情感与认知参与度，用于提升AI对医患对话的理解。
医学分割十项全能数据集
医学分割十项全能数据集，包含CT和MRI的3D医学图像，用于肿瘤和健康组织分割。
肿瘤数据集
包含九个医学影像测量特征和二元标签的肿瘤数据集，用于预测肿瘤是否存在。
Openwater 临床前肿瘤溶解数据
包含体外和体内超声参数实验数据，用于研究肿瘤溶解治疗，优化超声参数以破坏癌细胞同时保护健康组织。
抗癌症肽数据集
整合多个数据库的抗癌症肽，包含序列、来源、实验证据及负对照，用于癌症治疗研究。
NCI抗癌活性预测数据
NCI图数据集，化学分子图用于抗癌活性预测的图分类基准。
HoneyBee
HoneyBee是一个多模态肿瘤学数据集，整合TCGA项目11,428名患者数据，涵盖33种癌症类型，用于机器学习研究。
癌症组学药物实验反应数据集
整合多种数据集，用于深度学习算法预测癌症药物治疗结果，涵盖组学和药物反应数据。
基于病理信息的跨时空肺结节数据集
包含109名患者328个CT序列和362个标注肺结节的跨时空数据集，基于病理信息构建，用于计算机辅助检测和肺结节诊断。
